- 28,833
- 46
- 8 Ноя 2022
Раньше биологам приходилось только мечтать о таком…
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1200/676;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody"> Обычный микроскоп не может одновременно показать большую область, сохранить микронную детализацию и записать быстрое движение без размытия. Чем шире поле зрения, тем сложнее различить мелкие структуры. Повышение разрешения обычно сужает видимый участок, а высокая частота кадров требует ещё больше света, датчиков и вычислительной мощности. Новый вычислительный микроскоп объединил все три возможности: система снимает участок площадью 5 см² с разрешением 3 мкм и записывает 120 кадров в секунду.
За одну секунду микроскоп получает 25,2 млрд пикселей. Подобная скорость позволяет одновременно следить за десятками живых организмов, различать структуры внутри их тел и не терять движения, которые продолжаются доли секунды.
Вместо одного большого светочувствительного сенсора разработчики установили 48 отдельных камер. Датчики собрали на одной плате размером примерно с банковскую карту. Во время съёмки массив работает как единая камера с огромным числом пикселей и охватывает гораздо более широкую область, чем обычный микроскоп с сопоставимой детализацией.
Простое объединение камер не решило бы задачу. Между отдельными сенсорами остаются промежутки, куда попадает свет, но изображение там не записывается. В итоговом кадре появились бы пустые полосы и потерянные фрагменты, а восстановить скрытые участки без дополнительных данных было бы невозможно.
Пробелы закрыли с помощью специально изготовленной фазовой маски. Тонкая стеклянная пластина меняет направление проходящего света за счёт дифракции. Вместо одной чёткой проекции каждая светящаяся точка образца создаёт несколько распределённых пятен. Часть света, которая без маски попала бы между камерами, перенаправляется на соседние сенсоры.
Необработанные кадры после подобного перераспределения выглядят искажёнными и не подходят для прямого просмотра. Алгоритм знает, как фазовая маска меняет путь света, и решает обратную задачу: по данным с 48 камер восстанавливает исходное изображение вместе с участками, расположенными напротив промежутков. Метод относится к сжатым измерениям, при которых неполные и перемешанные данные содержат достаточно информации для вычислительного восстановления полной сцены.
Инженеры заранее рассчитали форму дифракционной картины, которую создаёт каждая точка объекта. В оптике подобную картину называют функцией рассеяния точки. Программа сворачивает модель изображения с этой функцией, учитывает расположение камер и промежутков между ними, а затем подбирает сцену, которая могла породить записанные сигналы.
Система восстанавливает кадр целиком, а не дорисовывает пустоты по соседним пикселям. Свет от участков над промежутками физически достигает датчиков после прохождения через фазовую маску. Алгоритм отделяет смешанные сигналы друг от друга и возвращает их на правильные позиции.
Работу микроскопа сначала проверили на неподвижных образцах. Общая форма восстановленных изображений совпала с результатами обычной съёмки при низком разрешении, но вычислительный метод сохранил гораздо больше мелких деталей. Проверка показала, что широкое поле зрения не уничтожает микронную структуру объектов.
Затем система записала десятки свободно движущихся нематод Caenorhabditis elegans . Эти прозрачные круглые черви широко используются в биологических исследованиях: длина взрослой особи составляет около миллиметра, а внутренние органы можно наблюдать без вскрытия. Нематоды свободно перемещались по образцу, поэтому камера должна была одновременно охватывать всю площадку и достаточно быстро фиксировать изгибы тела.
Микроскоп снимал червей со скоростью 120 кадров в секунду в течение 15 секунд. Полученной детализации хватило, чтобы проследить траекторию каждой особи и увидеть отдельные структуры внутри организма. Широкое поле зрения не вынуждало выбирать одного червя и терять остальных за границами кадра.
Высокая частота съёмки позволила зафиксировать работу глотки нематод. Во время питания мышцы быстро сокращаются и перекачивают пищу внутрь пищеварительной системы. Медленная камера объединила бы несколько сокращений в размытое движение, а новый микроскоп разделил процесс на отдельные кадры и показал его ритм у разных особей.
Подобная съёмка полезна для функциональной визуализации, когда исследователя интересует не только строение организма, но и работа конкретного органа. В одном эксперименте можно сравнивать движения, питание и внутренние процессы у десятков животных, а не записывать каждую особь по очереди.
Большие многокамерные системы обычно требуют трудоёмкой калибровки. Инженерам приходится отдельно измерять положение, угол наклона и оптические искажения каждого сенсора, а затем сводить все изображения в одну координатную систему. Незначительное смещение камеры способно испортить склейку и создать ошибки на границах.
Новый метод обходится без ручной настройки каждого канала. Алгоритм восстанавливает параметры системы по самим данным и общей оптической модели. Отказ от длительной калибровки упрощает сборку крупных массивов и помогает наращивать число камер без резкого увеличения объёма подготовительной работы.
Пока микроскоп остаётся исследовательской установкой. Для обработки потока в 25,2 млрд пикселей в секунду нужны производительные вычислительные системы, а восстановление изображения сложнее обычной записи с камеры. Конструкция также зависит от точной фазовой маски и алгоритма, настроенного под расположение сенсоров.
Разработка показывает, как совместное проектирование оптики и программного обеспечения снимает ограничения, которые трудно преодолеть одной только камерой. Датчики собирают неполные и намеренно перемешанные данные, а вычисления превращают их в широкое и детализированное видео. Следующим шагом станет увеличение размеров массива, ускорение реконструкции и адаптация системы к длительным наблюдениям за живыми образцами .
<div class="articl-text-cover" style="position:relative;width:100%;max-width:800px;margin-left:auto;margin-right:auto;aspect-ratio:1200/676;margin-bottom:2rem;overflow:hidden">
<div itemprop="articleBody"> Обычный микроскоп не может одновременно показать большую область, сохранить микронную детализацию и записать быстрое движение без размытия. Чем шире поле зрения, тем сложнее различить мелкие структуры. Повышение разрешения обычно сужает видимый участок, а высокая частота кадров требует ещё больше света, датчиков и вычислительной мощности. Новый вычислительный микроскоп объединил все три возможности: система снимает участок площадью 5 см² с разрешением 3 мкм и записывает 120 кадров в секунду.
За одну секунду микроскоп получает 25,2 млрд пикселей. Подобная скорость позволяет одновременно следить за десятками живых организмов, различать структуры внутри их тел и не терять движения, которые продолжаются доли секунды.
Вместо одного большого светочувствительного сенсора разработчики установили 48 отдельных камер. Датчики собрали на одной плате размером примерно с банковскую карту. Во время съёмки массив работает как единая камера с огромным числом пикселей и охватывает гораздо более широкую область, чем обычный микроскоп с сопоставимой детализацией.
Простое объединение камер не решило бы задачу. Между отдельными сенсорами остаются промежутки, куда попадает свет, но изображение там не записывается. В итоговом кадре появились бы пустые полосы и потерянные фрагменты, а восстановить скрытые участки без дополнительных данных было бы невозможно.
Пробелы закрыли с помощью специально изготовленной фазовой маски. Тонкая стеклянная пластина меняет направление проходящего света за счёт дифракции. Вместо одной чёткой проекции каждая светящаяся точка образца создаёт несколько распределённых пятен. Часть света, которая без маски попала бы между камерами, перенаправляется на соседние сенсоры.
Необработанные кадры после подобного перераспределения выглядят искажёнными и не подходят для прямого просмотра. Алгоритм знает, как фазовая маска меняет путь света, и решает обратную задачу: по данным с 48 камер восстанавливает исходное изображение вместе с участками, расположенными напротив промежутков. Метод относится к сжатым измерениям, при которых неполные и перемешанные данные содержат достаточно информации для вычислительного восстановления полной сцены.
Инженеры заранее рассчитали форму дифракционной картины, которую создаёт каждая точка объекта. В оптике подобную картину называют функцией рассеяния точки. Программа сворачивает модель изображения с этой функцией, учитывает расположение камер и промежутков между ними, а затем подбирает сцену, которая могла породить записанные сигналы.
Система восстанавливает кадр целиком, а не дорисовывает пустоты по соседним пикселям. Свет от участков над промежутками физически достигает датчиков после прохождения через фазовую маску. Алгоритм отделяет смешанные сигналы друг от друга и возвращает их на правильные позиции.
Работу микроскопа сначала проверили на неподвижных образцах. Общая форма восстановленных изображений совпала с результатами обычной съёмки при низком разрешении, но вычислительный метод сохранил гораздо больше мелких деталей. Проверка показала, что широкое поле зрения не уничтожает микронную структуру объектов.
Затем система записала десятки свободно движущихся нематод Caenorhabditis elegans . Эти прозрачные круглые черви широко используются в биологических исследованиях: длина взрослой особи составляет около миллиметра, а внутренние органы можно наблюдать без вскрытия. Нематоды свободно перемещались по образцу, поэтому камера должна была одновременно охватывать всю площадку и достаточно быстро фиксировать изгибы тела.
Микроскоп снимал червей со скоростью 120 кадров в секунду в течение 15 секунд. Полученной детализации хватило, чтобы проследить траекторию каждой особи и увидеть отдельные структуры внутри организма. Широкое поле зрения не вынуждало выбирать одного червя и терять остальных за границами кадра.
Высокая частота съёмки позволила зафиксировать работу глотки нематод. Во время питания мышцы быстро сокращаются и перекачивают пищу внутрь пищеварительной системы. Медленная камера объединила бы несколько сокращений в размытое движение, а новый микроскоп разделил процесс на отдельные кадры и показал его ритм у разных особей.
Подобная съёмка полезна для функциональной визуализации, когда исследователя интересует не только строение организма, но и работа конкретного органа. В одном эксперименте можно сравнивать движения, питание и внутренние процессы у десятков животных, а не записывать каждую особь по очереди.
Большие многокамерные системы обычно требуют трудоёмкой калибровки. Инженерам приходится отдельно измерять положение, угол наклона и оптические искажения каждого сенсора, а затем сводить все изображения в одну координатную систему. Незначительное смещение камеры способно испортить склейку и создать ошибки на границах.
Новый метод обходится без ручной настройки каждого канала. Алгоритм восстанавливает параметры системы по самим данным и общей оптической модели. Отказ от длительной калибровки упрощает сборку крупных массивов и помогает наращивать число камер без резкого увеличения объёма подготовительной работы.
Пока микроскоп остаётся исследовательской установкой. Для обработки потока в 25,2 млрд пикселей в секунду нужны производительные вычислительные системы, а восстановление изображения сложнее обычной записи с камеры. Конструкция также зависит от точной фазовой маски и алгоритма, настроенного под расположение сенсоров.
Разработка показывает, как совместное проектирование оптики и программного обеспечения снимает ограничения, которые трудно преодолеть одной только камерой. Датчики собирают неполные и намеренно перемешанные данные, а вычисления превращают их в широкое и детализированное видео. Следующим шагом станет увеличение размеров массива, ускорение реконструкции и адаптация системы к длительным наблюдениям за живыми образцами .
- Источник новости
- www.securitylab.ru
